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有一组 n 个人作为实验对象，从 0 到 n - 1 编号，其中每个人都有不同数目的钱，以及不同程度的安静值（quietness）。为了方便起见，我们将编号为 x 的人简称为 "person x "。
给你一个数组 richer ，其中 richer[i] = [ai, bi] 表示 person ai 比 person bi 更有钱。另给你一个整数数组 quiet ，其中 quiet[i] 是 person i 的安静值。richer 中所给出的数据 逻辑自恰（也就是说，在 person x 比 person y 更有钱的同时，不会出现 person y 比 person x 更有钱的情况 ）。
现在，返回一个整数数组 answer 作为答案，其中 answer[x] = y 的前提是，在所有拥有的钱肯定不少于 person x 的人中，person y 是最安静的人（也就是安静值 quiet[y] 最小的人）。

示例 1：

输入：richer = [[1,0],[2,1],[3,1],[3,7],[4,3],[5,3],[6,3]], quiet = [3,2,5,4,6,1,7,0]
输出：[5,5,2,5,4,5,6,7]
解释： 
answer[0] = 5，
person 5 比 person 3 有更多的钱，person 3 比 person 1 有更多的钱，person 1 比 person 0 有更多的钱。
唯一较为安静（有较低的安静值 quiet[x]）的人是 person 7，
但是目前还不清楚他是否比 person 0 更有钱。
answer[7] = 7，
在所有拥有的钱肯定不少于 person 7 的人中（这可能包括 person 3，4，5，6 以及 7），
最安静（有较低安静值 quiet[x]）的人是 person 7。
其他的答案也可以用类似的推理来解释。
示例 2：

输入：richer = [], quiet = [0]
输出：[0]
 
提示：

n == quiet.length
1 <= n <= 500
0 <= quiet[i] < n
quiet 的所有值 互不相同
0 <= richer.length <= n * (n - 1) / 2
0 <= ai, bi < n
ai != bi
richer 中的所有数对 互不相同
对 richer 的观察在逻辑上是一致的

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/loud-and-rich
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#include "../stdc++.h"

// 深度优先搜索
class Solution {
public:
    vector<int> loudAndRich(vector<vector<int>>& richer, vector<int>& quiet) {
        int n = quiet.size();
        vector<vector<int>> g(n); // 有向图
        for (auto& r : richer) {
            g[r[1]].emplace_back(r[0]);
        }
        vector<int> res(n, -1);

        function<void(int)> dfs = [&](int x) {
            if (res[x] != -1) {
                return;
            }
            res[x] = x;
            for (int y : g[x]) {
                dfs(y);
                if (quiet[res[y]] < quiet[res[x]]) {
                    res[x] = res[y];
                }
            }
        };

        for (int i{0}; i < n; ++i) {
            dfs(i);
        }
        return res;
    }
};

// 拓扑排序
class Solution {
public:
    vector<int> loudAndRich(vector<vector<int>>& richer, vector<int>& quiet) {
        int n = quiet.size();
        vector<vector<int>> g(n); // 有向图
        vector<int> inDegree(n); // x的入度
        for (auto& r : richer) {
            g[r[0]].emplace_back(r[1]);
            ++inDegree[r[1]];
        }
        vector<int> res(n, 0);
        queue<int> q;
        for (int i{0}; i < n; ++i) {
            if (inDegree[i] == 0) {
                q.emplace(i);
            }
        }
        while (!q.empty()) {
            int x = q.front();
            q.pop();
            for (int y : g[x]) {
                if (quiet[res[x]] < quiet[res[y]]) {
                    res[y] = res[x]; // 更新x的邻居
                }
                if (--inDegree[y] == 0) {
                    q.emplace(y);
                }
            }
        }
        return res;
    }
};
